工具变量法探究签订劳动合同对教育期望的影响

虽然表3表明签订劳动合同会对父母教育期望产生积极影响，但其中可能存在的内生性问题会导致估计结果的不一致。内生性问题一方面源于样本自选择问题，另一方面则是因为遗漏变量问题。具体而言，首先，当父母对子女的教育期望较高时，父母倾向于更努力工作，以获得更高的收入增强对子女的教育投资能力。在父母更努力工作的条件下，其获得劳动合同的概率也更高。其次，由于样本量的限制，我们没有控制子女的学习成绩，而有文献表明子女的学习成绩会影响父母对子女的教育期望（高明华，2012）。因此，本章采用了工具变量法修正估计结果，并选取父母是否是工会成员和对工作的整体满意度同时作为工具变量。

首先，根据我国《工会法》的有关规定，工会有权利和义务帮助职工与企业签订劳动合同^[5]。同时，当企业单方面解除职工劳动合同或侵犯劳动者权益时，工会应当向劳动者提供帮助和支持^[6]。所以从法理上看，成为工会成员有助于劳动者获得劳动合同。现有文献也表明工会可以通过签订集体工资协议和劳动合同来改善工人的权益状况，因此成为工会成员更有可能获得劳动合同（姚洋等，2008；孙中伟等，2012）。其次，没有理论表明是否是工会成员会影响到劳动者对子女的教育期望。所以，是否是工会成员满足工具变量相关性和外生性的要求，本章采用该变量作为工具量之一。具体而言，本章将成人问卷中N4003“您是否是工会成员？”这一问题与少儿数据库进行匹配，识别少儿的父母的工会成员身份，并将父母其中至少一人为工会成员的取值为1，否则为0。

除工会成员外，本章还选取了工作整体满意度作为工具变量。有研究表明签订劳动合同不仅能给劳动者带来更高的收入、更好的就业安全保障，还可以提高劳动者对工作的满意度（陈祎等，2010；刘庆玉，2016）。同时，尚未有理论和经验证据表明父母对子女的教育期望受父母对工作满意度的影响。因此，本章还将父母对工作的满意度作为工具变量。相关数据来自CFPS成人问卷中的G406“总的来说，您/你对这份工作有多满意？”，备选项包括非常不满意、不太满意、一般、比较满意和非常满意。本章将父母其中至少一人选择一般、比较满意或非常满意的取值为1，否则为0，生成工作整体满意度变量。

表4给出了IV Probit的回归结果。在分析IV Probit估计量之前，两阶段工具变量法的第一阶段Cragg-Donald Wald F值为151.9，大于经验切割点10，所以表明本章不存在弱工具变量问题。同时，对劳动合同外生性原假设的Wald检验结果显示，p值为0.0471，故可以在5%的水平上认为劳动合同为内生变量，需要使用工具变量解决内生性问题。

表4第2列显示，在第二阶段的回归中，劳动合同的系数在5%的水平上显著为正。在其他条件不变的情况下，签订劳动合同依然可以促进父母对子女教育期望的提高。与表3的第3列相比，控制内生性问题后，除收入水平和子女数目不再显著外，其余控制变量的符号没有发生变化。为了检验工具变量的有效性，表4第一列给出了IV Probit第一阶段的回归结果。当劳动合同为被解释变量，工会成员和工作满意的系数分别在1%和10%的水平上显著为正，表明两者都符合相关性的要求。由于本章在只有一个内生变量的情况下使用了两个工具变量，所以可能存在过度识别问题，而Amemiya-Lee-Newey X2统计量p值为0.7986，即不能拒绝所有工具变量均为外生的原假设，说明不存在过度识别问题。(www.xing528.com)

表4　工具变量回归结果

注：系数为回归系数，并非平均边际效应。括号中为标准误。*、**和***分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

综合以上讨论，本章认为在使用工具变量法解决样本自选择和遗漏变量导致的内生性问题之后，签订劳动合同依然对父母教育期望有显著的正向影响。可以认为本章的假设1是成立的。为了进一步探究签订劳动合同对父母教育期望的具体影响机制，在接下来的部分中分别检验了收入效应和预期效应。